В мире современной разработки программного обеспечения, взаимодействие между различными приложениями через интерфейсы приложений (API) стало неотъемлемой частью разработки. Однако, прежде чем мы можем строить сложные взаимодействия, необходимо убедиться, что наш API работает корректно и предоставляет ожидаемые результаты.

И вот на сцену выходит Postman - мощный и интуитивно понятный инструмент, предназначенный специально для тестирования и разработки API. В этой статье рассказывается о самых базовых вещах, с которых следует начать свое знакомство с Postman.

Отправка HTTP-запросов, создание тестов, организация запросов в коллекции, работа с переменными - все это лишь часть функциональности Postman, которая облегчает процесс тестирования и повышает его эффективность. Если вы только начинаете свой путь в изучении этого инструмента, не волнуйтесь! Этот гайд поможет вам разобраться с базовыми принципами работы с Postman и покажет, как сделать ваш процесс тестирования API гораздо более эффективным и приятным.

Готовы начать? Давайте вместе погрузимся в увлекательный мир тестирования API с Postman!

Краткая цель статьи — сделать потоки данных проще, более тестируемыми и управляемыми с DTO и Runtime Model структурой.

Эта статья — набор мыслей и экспрессии опыта моего текущего видения этой проблемы, как комбинации опыта от работы над проектами и может быть, переизобретение колеса:) Но, в то же время, я хотел бы поделиться этими мыслями — и, надеюсь, вдохновить и посмотреть на структуры данных.

Концепт использует немного функционала Entities, описанных Robert C. Martin (Uncle Bob) в Clean Architecture, также Model‑Driven engineering вместе с концептом immutability.

Эта статья:

— разделена на секцию теории и применения, чтобы статью можно было понять разработчикам не знающим язык используемый в примерах (Dart).
— в основном фокусируется на client‑side (frontend, app, server‑side рендеринг) разработчиках, но думаю что может быть интересна и другим разработчикам..
— для примеров используется абстрактное финансовое приложение и язык Dart.

Друзья, всем привет! Идемпотентность в проектировании API — не просто формальность. Это свойство, часто рассматриваемое как способ получения одинакового ответа на повторяющийся запрос, на самом деле означает гораздо больше...

В эпоху мгновенной коммуникации, гарантия доставки сообщений становится не просто плюсом, но и неотъемлемой частью репутации сервиса. Как быть уверенным, что ваше сообщение дойдет до адресата именно тогда, когда это нужно? Привет, Хабр, меня зовут Сергей Коник, я работаю в Самолете на должности старшего разработчика и одна из проблем, с которой сталкивались наши команды, – это потеря важных сообщений при общении между сервисами. Расскажу сегодня основы, как с этим работать.

Этот материал продолжает серию статей, посвящённых семинарам внутреннего обучения, которые проводятся в IT-компании Nauka и служат для развития кругозора её сотрудников. Надеемся, что сведения, представленные в ней, могут быть полезными для школьников старших классов, студентов младших курсов ВУЗов, сотрудников IT-компаний, не связанных в своей работе с IT-инфраструктурой.

Автоэнкодеры являются базовой техникой машинного обучения и искусственного интеллекта, на основе которой строятся более сложные модели, например, в диффузионных моделях, таких как Stable Diffusion. Что же такое автоэнкодер?

Общие сведения о TLS

В новой работе исследователи из Корнеллского университета представляют «контекстные эмбеддинги документов» — технику, повышающую эффективность моделей эмбеддингов путем учета контекста, в котором извлекаются документы.

В статье рассматривается практическое использование методов статистического анализа для определения причин деградации производительности СУБД Postgres Pro.

Используются разработанные сервисные скрипты для сбора статистической информации о производительности и состоянии СУБД и модуль pgpro_pwr для определения текста проблемных SQL запросов.

Это первая статья - историческая ретроспектива технологий и интерфейсов автоматизации сети. Если хочется более практического разбора, я отсылаю читателя к статье-спутнику!!!, в которой мы собираем лабу, дёргаем апишки, настраиваем коробки. В этой же разбираемся, как мы оказались в том месте, где мы находимся, и куда ведёт нас этот путь. Практическую пользу вам принесут только обе прочитанные статьи. Вторая без первой будет непонятна. Первая без второй - беллетристика.

Всем привет! A/B тестирование уже давно стало стандартом в проверке гипотез и улучшении продуктов в X5. Но, как ни странно, многие из «модных» техник, которые применяются в A/B тестировании, на самом деле, не что иное, как вариации старой доброй линейной регрессии. 

Основная идея здесь проста: правильное добавление новых переменных в модель помогает лучше контролировать внешние факторы и уменьшать шум в данных. Это позволяет точнее оценить эффект от воздействия и объединить разные статистические подходы, которые обычно рассматриваются отдельно. Но почему это работает? Почему всё сводится к тому, что добавление переменных помогает объединить, казалось бы, разрозненные техники? 

Чтобы разобраться в этом, для начала вспомним основы линейной регрессии, после чего перейдём к различным статистическим методам снижения дисперсии и покажем, как они сводятся к линейной регрессии. Затем объединим все техники вместе и на примере покажем, как они работают на практике.

В этой статье я постарался подробно рассказать о том, как использовать диаграмму классов UML на практике. В качестве основного примера был взять мой проект "Построитель графиков функций". Помимо этого статья наполнена множеством маленьких примеров, поясняющих отдельные элементы диаграммы.

Привет! Меня зовут Оля, я директор по разработке моделей в Департаменте анализа данных и моделирования. Рада приветствовать всех тех, кто отважился заглянуть под капот розничного взыскания. Будет интересно, обещаю!

Приветствую тебя читатель, я решил написать про ACID и Транзакции PostgreSQL своим языком, с понятными примерами, эта статья ориентирована на людей готовящихся к собеседованию, кто захотел узнать нюансы транзакций в PostgreSQL или про ACID, а также для людей которые знают теорию, но сами ещё ни разу не писали транзакции. Я не ставил перед собой цели рассмотреть и объяснить работу транзакций на очень глубоком уровне. Была цель привести понятные примеры, дать макет работы с транзакциями, а также пощупать основные возможные проблемы при работе с транзакциями в PostgreSQL.

Всегда ли снижение производительности является инцидентом и требует решения и поиска причин?

Для исключения ложного срабатывания и непродуктивной траты времени, можно использовать методы корреляционного анализа ожиданий СУБД.

Привет, чемпионы! Сегодня рассмотрим, как облегчить себе жизнь, применяя 5 инструментов в своих проектах. Эти инструменты улучшат ваш код, сделают ваш pipeline более стабильным и позволят не писать один код по 10 раз. Круто? Погнали!

Вместо введения